Clasificación automática de la propuesta de investigación

Las técnicas de minería de textos (TM) se utilizan prácticamente en las aplicaciones web, el mundo académicoy la industria de Internet y otros campos también. En el campo de la investigación, ayuda a identificar y categorizar los trabajos de investigación y las notas relacionadas de muchos dominios puede obtener desde el propio lugar individual . Si un grupo de propuestas pertenece a un área de investigación particular y puede contener un gran número de propuestas, y estas propuestas se agrupan y se proporcionan al revisor. El método de la ontología es una técnica posible en este ámbito. Losmétodos de minería de textos se utilizan para resolver el problema de la clasificación automática de documentos de texto. En este trabajo, laspropuestas de investigación se clasifican en función de las áreas disciplinarias, y las propuestas de cada disciplina se agrupanmediante la técnica de minería de textos. En la fase 1, se utilizan técnicas de preprocesamiento, como la extracción de palabras, las palabras de parada, el stemming y la frecuencia de término-frecuencia de documento inversa (TF/IDF) para tokenizar, stemear la palabra y contar la frecuencia de la palabra presente en la propuesta de investigación. En la fase 2, se propone un enfoque para organizar la lista de MWTs extraídos automáticamente de un corpus de documentos de texto de un dominio específico en una jerarquía basada en su similitud semántica.